多组学分析揭示格雷夫斯病治疗候选基因数据集
该数据集包含格雷夫斯病的多组学遗传分析数据，整合了甲基化、基因表达和蛋白质水平的定量性状位点信息，通过孟德尔随机化和贝叶斯共定位方法，系统揭示了AGER和AIF1等关键基因在疾病发生中的重要作用，并基于药物特征数据库预测了潜在治疗药物，为格雷夫斯病的机制研究和靶向治疗开发提供了重要的数据支持。
基本信息
资源简介
多组学分析揭示格雷夫斯病治疗候选基因数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Multi-omics profiling uncovers candidate genes for the treatment of graves’ disease》。配套论文《Multi-omics profiling uncovers candidate genes for the treatment of graves’ disease》发表于 Immunopharmacology and Immunotoxicology（2025），DOI：10.1080/08923973.2025.2603439。项目资助方：Education Research Project for Young and Middle aged Teachers by the Education Department of Fujian Province (JAT190558); Putian Science and Technology Bureau Funding(2020S3F007); Fujian Provincial Natural Science Foundation Project (2023J011720).。源站首次发布：2025-12-22。
【数据内容】
源站原始描述：This Summary-data-based Mendelian randomization (SMR) study investigates the genetic basis of Graves’ disease (GD) using a multi-omics approach to elucidate biological mechanisms and identify therapeutic candidates. SMR and Bayesian colocalization analyzed GD associations with methylation (mQTL), expression (eQTL), and protein quantitative trait loci (pQTL) using FinnGen as the discovery cohort. Top SNPs underwent methylation-gene expression and gene expression-protein interaction analyses. Key…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 287.92 KB。iipi_a_2603439_sm3394.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，287.92 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.30931680.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Cell Biology、Genetics、Molecular Biology、Pharmacology、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签：Multi-omics research、Graves’ disease、candidate genes、summary-data-based Mendelian randomization、AGER/AIF1。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biochemistry、Cell Biology、Genetics、Molecular Biology、Pharmacology、Biological Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Multi-omics_profiling_uncovers_candidate_genes_for_the_treatment_of_graves_disease/30931680
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Multi-omics profiling uncovers candidate genes for the treatment of graves’ disease. Taylor & Francis. Gao, Jian; Zheng, Zifang; Zhang, Guolie
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-02-18，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集基于汇总数据的孟德尔随机化（SMR）研究，旨在探索格雷夫斯病（GD）的遗传基础。研究采用多组学方法，整合了甲基化定量性状位点（mQTL）、表达定量性状位点（eQTL）和蛋白质定量性状位点（pQTL）数据，以阐明生物学机制并识别潜在治疗靶点。数据来源于FinnGen作为发现队列，并利用独立GWAS数据集进行验证。分析内容包括甲基化-基因表达和基因表达-蛋白质相互作用分析、功能富集分析以及基于药物特征数据库（DsigDB）的药物预测。研究发现AGER和AIF1基因在多组学层面与GD显著相关，并预测了相关潜在治疗药物（如齐墩果酸、芦丁、雌三醇等）。该数据集为GD的发病机制提供了新见解，并有助于指导治疗策略和药物开发。
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